基于智能匹配技術的眼科PACS平臺設計與實現

摘要：文章針對眼科檢查設備單機運行、數據孤立以及患者無序候診的情況，設計了一套基于智能匹配技術實現眼科檢查全流程管理的PACS平臺。該平臺對眼科不同種類檢查設備進行整合，對各類檢查數據進行統一管理，并與醫院HIS、集成平臺、叫號系統、互聯網醫院等互聯互通，實現眼科檢查全流程信息化管理。智能匹配技術將患者信息和檢查報告自動匹配，明顯縮短了患者就診時間，優化了流程，提高了工作人員的效率，提升了眼科的服務能力和患者滿意度。

關鍵字：眼科PACS；眼科檢查；流程管理；智能匹配；數字化

中圖分類號：TP3" "文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）24-0108-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

1 建設背景

臨床專科能力建設是醫療機構服務患者的重要基礎[1]，眼科作為一門對精細化和專業化要求極高的學科，其診療過程密切依賴高清晰度的醫療影像[2]。眼科專科檢查如視力、眼壓、OCT等是醫生診療的重要依據。眼科檢查設備品種繁多、型號多樣、標準化程度低、影像文件體積大，造成眼科檢查數據、業務流程未能接入醫院整體信息化網絡中，形成信息孤島[3]。南通大學附屬醫院眼科是集醫療、教學、科研于一體的省臨床重點專科，擁有五十余臺專業檢查設備。但各設備處于單機運行，數據格式均為設備自帶，不符合醫療文書規范。檢查報告、圖像存放在設備自身工作站，未與電子病歷系統互聯，造成HIS系統中眼科數據缺失，不利于患者復診時的動態觀察，不能為臨床決策和患者疾病管理提供及時、準確的醫療數據[4]。眼科檢查項目種類、儀器型號繁多，各儀器和檢查之間關聯規則復雜，導致傳統的預約管理系統無法滿足眼科特檢科室的獨特需求[5]。隨著醫療信息化進程的加快，越來越多的醫學設備接入了醫院的信息系統[6]。本文根據南通大學附屬醫院眼科檢查設備和診療流程，設計了一套基于智能匹配技術實現眼科檢查全流程管理的PACS平臺，打破信息孤島，實現眼科檢查全流程信息化，簡化患者就醫流程，增強眼科的服務能力和競爭力。

2 需求分析

建設眼科檢查全流程管理系統，主要實現以下功能：1） 建成眼科專用影像存儲與傳輸系統（Picture Archiving and Communication System， PACS） ，即眼科PACS平臺。對眼科設備進行全覆蓋，將檢查數據進行無紙化、信息化、標準化處理。打通眼科檢查設備與各個系統的數據流轉通道，改變過去眼科設備單機運行的信息孤島，為后續的數據利用打下堅實的基礎；2） 眼科檢查全流程納入信息化管理。眼科門診患者通常需要經過散瞳、眼底照相、OCT等檢查后才能確診。患者要經過多次檢查和排隊，造成候診區人員多、就醫環境擁擠，患者體驗感差的局面。將眼科PACS平臺與HIS、叫號系統打通，對檢查登記、分診叫號、檢查結果獲取等進行統一管理；3） 對設備使用量、檢查醫生工作量進行統計。支持按權限、時間段、醫生、檢查類型、檢查日期等多維度進行統計；4） 借助公眾平臺為患者提供報告查詢服務。通過微信公眾號為患者提供查詢眼科檢查影像、報告等服務，方便患者第一時間獲取自身的檢查結果。

3 系統架構與關鍵技術

3.1 系統架構

眼科檢查全流程管理系統架構如圖1所示。其核心是眼科PACS平臺，向下對眼科各種異構的檢查設備進行數據采集，采集到的數據在平臺內部進行集中管理，向上根據不同的應用需求生成不同的數據流供第三方平臺調用。平臺采用C/S、B/S混合架構，客戶端程序安裝于護士站、設備工作站，以完成檢查登記、設備連接和數據獲取。由服務端統一連接數據庫服務，避免了大量空閑的數據庫連接，有效地降低了數據庫壓力。提供HTTP通信方式與客戶端軟件進行交互。通過Web Service服務對客戶端提交的業務請求進行邏輯處理，實現遠程連接和高并發訪問。采用大型關系數據庫以應對高速的數據存儲和訪問需求。通過Web站點支持HTTP下載，支持遠程訪問與應用。數據格式采用標準的XML數據，有利于通用化的應用。采用這種架構不僅適用于一般醫院的局域網，也適用于集團醫院或者醫聯體的廣域網使用。

眼科PACS平臺支持對不同檢查設備產生的圖像、視頻、PDF、DICOM文件等多種檢查結果采取不同的方法進行數據采集。支持Zeiss、Heidelberg、Topcon等設備的原始圖像獲取和格式轉換。采用智能匹配技術自動獲取檢查設備報告、原始圖像，無須從患者檢查信息中篩選關聯的數據。

1） 對于視力需手動記錄結果的數據，可通過平板電腦等手持輸入終端將數據錄入平臺數據庫。

2） 對于同視機、顯微鏡、干眼分析等自定義圖文報告，將報告編輯轉換成PDF文件存入平臺文件庫。

3） 對于光學相干斷層掃描（OCT） 、角膜地形圖、眼底照相、眼科B超等圖片輸出設備，平臺將數據接入圖片庫。平臺支持DICOM、JPEG、PNG、BMP等多種格式的圖像，并提供標準化設備接口，供新設備接入。

4） 對于電腦驗光儀、眼壓計、綜合檢眼臺等串口通信設備，平臺通過平板電腦串口通信接收數據進行解析并格式化后存入數據庫。

5） 對于視覺電生理、視盤OCT、眼底血管造影等特檢報告，平臺通過虛擬打印技術將檢測報告轉化成PDF文件存入文件庫。

對于電腦驗光、主覺驗光、角膜地形圖、視覺評估、生物測量等眼科檢查，深入提取原始數據，得到數值型的元數據，為后續統計分析、數據引用、數據挖掘和數據檢索等應用提供數據基礎。采用智能匹配技術對獲取的特殊設備報告，識別其種類、樣式，將報告統一轉換成頁首有醫院名稱，患者信息，頁底有報告時間、報告醫生電子簽名等信息的樣式，以符合病案管理相關要求。

3.2 智能匹配技術

通過在檢查設備上安裝PDF虛擬打印機，可將患者的檢查報告轉換為PDF文件，保存在指定目錄中。后臺服務程序通過監控該目錄，自動將PDF報告上傳到服務器歸檔。每份PDF報告歸檔后，服務器上的識別程序按照以下步驟識別出報告中的病人ID。

第一步：將PDF文件轉成圖片格式，通過調整亮度、對比度，去除背景干擾等將圖片清晰化。

第二步：使用目標檢測算法Faster R-CNN和文本專用模型EAST定位圖中的文本區域。

第三步：使用CRNN深度學習方法，提取圖像特征，處理序列信息，捕捉字符上下文關系。使用Transformer-based模型，通過自主意識機制識別長文本。

第四步：使用NLP模型理解語言，對文本進行結構化分析。例如：“Patient ID：20250605001”→{“病人ID”：“20250605001”}

PDF報告上傳時，記錄了檢查設備的ID，根據ID可以獲取該設備所做的項目清單。根據病人ID，可以獲取該病人最近一次的檢查項目，從而實現PDF報告與檢查項目的智能匹配。

3.3 其他關鍵技術

1） 數據接口與服務

眼科PACS平臺支持通過視圖、WebService等方式與院內HIS、EMR、集成平臺、互聯網醫院等系統進行數據交互。支持WEB、數據存儲、文件傳輸、自動上傳等服務。系統支持DICOM與非DICOM文件的接收，并針對不同設備進行文件解析，建立包含HTTP、FTP、DICOM等協議的DICOM Storage SCP服務。

2） DICOM文件傳輸與解析

DICOM文件在接收處理的流程中采用異步處理的機制，同一節點支持并發接收10個以上檢查設備圖像，確保了流程的穩定性，避免因單一環節故障導致整體中斷。通過解析DICOM文件的唯一標識，獲取患者信息，并將DICOM文件轉換為可顯示的格式文件，如PDF格式，以供客戶端進行文件檢索、下載等應用。

3） 文件容錯機制

文件傳輸基于網絡進行，且設備眾多，難免出現文件在傳輸中出錯而無法解析的情況，系統采用了相應的容錯處理機制。在傳輸過程中設有嘗試機制，在達到一定的嘗試失敗后，會將文件轉移至錯誤目錄，并在數據庫中建立錯誤信息，以待處理，最大限度地保證服務持續工作。

4 功能設計

4.1 患者簽到和叫號

門診患者繳費后，在簽到機上掃描個人條形碼或輸入ID號等方式進行簽到。住院患者在醫囑確認后，在簽到機上掃描腕帶條形碼簽到。患者簽到成功后，簽到機會自動打印標明每項檢查位置、排序、檢查注意事項等信息的檢查指引單。患者名字經隱藏個別字段后進入等待大廳顯示屏上的等待列表。終端叫號軟件通過呼叫按鈕呼叫，同時大廳顯示屏上顯示呼叫到的患者，樓層音箱播放提示音。對于呼叫多次未到的患者，進入過號隊列，通過規則，在指定時間內重新放入排隊隊列。

4.2 檢查和報告發布

眼科PACS平臺通過與HIS的接口獲取患者的掛號及本科室檢查醫囑信息。登記工作站通過醫囑自動定位到檢查設備，將患者信息傳送到檢查設備。做好檢查后報告自動發布到眼科PACS平臺并傳給HIS，患者可以在終端自助打印報告，也可以在手機上查閱檢查報告。

4.3 臨床瀏覽診斷

患者做完所有檢查，在就診區重新簽到后，等待復診叫號。此時醫生可以在門診醫生工作站上直接調閱該患者的所有檢查影像和報告。并可以直接引用數值類檢查結果，插入電子病歷中，既保證數據的準確，又省去二次錄入的時間，大大提升了就診效率。

4.4 查詢統計

在科室績效核算中，統計檢查醫生工作量是重中之重。以往都是登記在檢查本上由人工統計，耗時耗力還有誤差。通過眼科檢查軟件終端的一鍵登記，記錄當前操作人員工號，為后期查詢統計提供數據支持，保證了數據的準確可靠。

5 應用效果

5.1 工作流程優化

眼科PACS平臺實現患者信息自動獲取，平均每項檢查每個患者節約1分鐘的信息輸入時間，同時減少手工登記錯誤與溝通成本。支持手機查看檢查結果，平均每項檢查每個患者節約2分鐘的排隊打印報告時間。臨床瀏覽診斷模塊提供歷史影像對比功能，支持病灶精準測量與動態比較。患者信息全程電子化追溯，減少紙質記錄丟失風險。影像數據集中存儲，避免單機設備存儲空間過小不夠用的情況。

5.2 工作效率提升

眼科PACS平臺的投入使用，縮短了患者的等待時間。以白內障患者為例，一個患者要做八到九項檢查，按每項檢查節約3分鐘算，整個流程節約27分鐘。同時眼科檢查的服務能力也得到了提高。以單月檢查項目數為例，眼科PACS平臺上線前的某月，總檢查15 158人次，上線后的相同月份，總檢查19 299人次，同比增加27.32%。

5.3 管理精細化

眼科PACS平臺支持檢查設備使用熱力圖、技師效率看板等功能，精準定位設備閑置/超負荷時段。報告書寫時效、修改痕跡全程可追溯，實現醫療質量PDCA管理。支持多維度統計報表（檢查人次、設備收益率、病種分布等） 一鍵生成。支持耗材成本對比分析，量化效益評估，為運營決策提供數據支撐。系統內置標準化眼病數據庫，支持教學案例一鍵歸檔。結構化診斷數據可對接科研平臺，助力臨床研究數據提取。

5.4 提升就醫體驗

檢查分診叫號通過短信或微信推送提醒，以免患者漏聽叫號，節省就診時間。云影像服務支持手機查看報告、下載原始圖像，方便異地就醫。檢查記錄終身存儲，避免因紙質材料丟失導致的重復檢查。危急值結果通過平臺自動觸發短信預警，縮短救治響應時間，患者滿意度提升約30%。

6 結論與展望

本次設計的眼科PACS平臺共接入檢查設備50余臺，消除了設備間的信息孤島，與叫號系統互聯互通，實現了“患者-技師-醫師”全鏈路貫通，從根本上解決了檢查大廳患者擁擠無序的情況。系統通過結構化報告、全過程追溯，推動了眼科檢查與診斷的標準化。以數字資料替代紙質報告，為患者建立終身眼科健康檔案。眼科PACS平臺不僅是技術升級，也是醫療服務模式的重構。通過打造數字化醫療平臺，優化了服務流程、提升了技師工作效率；同時縮短患者就診路徑，減少等待時間，有效提升了患者滿意度[7]。

未來眼科PACS平臺可以結合人工智能、5G、VR/AR等技術，突破傳統影像管理的范疇，成為融合AI診斷、遠程醫療、科研轉化和患者教育的綜合性樞紐[8-9]。通過技術迭代（如大數據、5G） 、政策支持（如數據要素市場化） 和生態協作（如醫工交叉創新） ，眼科檢查全流程信息化將實現“精準化、普惠化、智能化”的跨越式發展，最終構建覆蓋“預防-診斷-治療-康復”的全生命周期眼健康管理體系[10]。

參考文獻

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[9] 陳有藝，李揚杵，陳陸君.基于物聯網技術的全流程眼視光管理信息系統建設[J].眼科學報，2018，33（3）：177-182.

[10] 陳有藝，蘇超，李揚杵.亞太眼科學數據中心建設初探[J].眼科學報，2020，35（1）：33-42.

【通聯編輯：朱寶貴】